2026年数据科学领域Python编程考试题

2026年数据科学领域Python编程考试题一、选择题（每题2分，共20题，合计40分）说明：下列每题只有一个正确选项。1.在Python中，以下哪个语句用于导入`numpy`库的标准方式？A.`importnumpyasnp`B.`requirenumpyasnp`C.`includenumpyasnp`D.`loadnumpyasnp`2.以下哪个函数可以用来计算列表中所有元素的总和？A.`sum()`B.`total()`C.`avg()`D.`count()`3.在Pandas中，读取CSV文件的正确函数是？A.`read_csv()`B.`load_csv()`C.`open_csv()`D.`fetch_csv()`4.以下哪个是Python中用于数据框（DataFrame）排序的函数？A.`sort()`B.`order()`C.`sort_values()`D.`arrange()`5.在NumPy中，创建一个5x5全零矩阵的正确方法是？A.`np.zeros((5,5))`B.`np.zero((5,5))`C.`np.zeroes((5,5))`D.`np.array([[0]5]5)`6.以下哪个是Python中用于数据框（DataFrame）选择列的语法？A.`df['column_name']`B.`df.column_name`C.`df.column_name()`D.`df.get('column_name')`7.在Pandas中，处理缺失值的函数是？A.`dropna()`B.`fillna()`C.`replacena()`D.`cleanna()`8.在NumPy中，计算数组中所有元素的平均值的函数是？A.`mean()`B.`avg()`C.`average()`D.`std()`9.以下哪个是Python中用于数据框（DataFrame）分组并聚合的函数？A.`groupby()`B.`aggregate()`C.`pivot()`D.`summarize()`10.在Python中，用于创建交互式数据可视化的库是？A.`matplotlib`B.`seaborn`C.`plotly`D.`bokeh`二、填空题（每题2分，共10题，合计20分）说明：请将正确答案填入横线处。1.在Python中，用于数据科学最常用的科学计算库是______。2.读取JSON文件的Pandas函数是______。3.在NumPy中，创建一个1x10的随机数组可以使用______函数。4.删除Pandas数据框中重复行的函数是______。5.在Python中，用于数据框（DataFrame）重命名列的函数是______。6.计算NumPy数组标准差的函数是______。7.在Pandas中，用于筛选数据框中满足条件的行的函数是______。8.在Python中，用于创建热力图的库是______。9.读取Excel文件的Pandas函数是______。10.在NumPy中，用于按条件筛选数组的函数是______。三、简答题（每题5分，共4题，合计20分）说明：请简要回答下列问题。1.简述Python中NumPy数组和Python原列表的区别。2.解释Pandas数据框（DataFrame）与SQL表的对应关系。3.如何使用Matplotlib绘制折线图？4.描述Pandas中`groupby()`函数的常用参数及其作用。四、编程题（每题10分，共3题，合计30分）说明：请根据要求完成代码编写。1.数据读取与处理假设有一个名为`sales.csv`的文件，包含以下列：`date`（日期）、`product`（产品）、`quantity`（销量）。请编写Python代码读取该文件，并筛选出`product`为“手机”的记录，然后计算每天的手机销量总和，并将结果保存为新的CSV文件`phone_sales.csv`。2.数据可视化使用Matplotlib绘制一个包含以下内容的条形图：-X轴为“产品A”“产品B”“产品C”“产品D”，-Y轴为对应产品的销量（假设销量分别为：100,150,200,130）。要求：条形图带有标题、X轴和Y轴标签，并使用不同颜色区分各产品。3.NumPy数组操作编写Python代码完成以下任务：-创建一个10x10的随机整数矩阵（范围1-100）；-计算矩阵的每行最大值；-将矩阵中的所有负数替换为0；-输出处理后的矩阵。答案与解析一、选择题答案1.A2.A3.A4.C5.A6.A7.A8.A9.A10.C解析：-选择题主要考察对Python基础库和Pandas、NumPy核心功能的掌握。选项设计避免歧义，突出行业常用操作。二、填空题答案1.NumPy2.`read_json()`3.`np.random.rand(1,10)`4.`drop_duplicates()`5.`rename()`6.`std()`7.`query()`或`loc[]`8.Seaborn9.`read_excel()`10.`np.where()`解析：-填空题覆盖数据读取、处理和可视化常用函数，确保考生熟悉核心操作。三、简答题答案1.NumPy数组和Python原列表的区别-性能：NumPy数组使用连续内存，计算效率更高；列表是动态数组，性能较低。-数据类型：NumPy数组元素类型统一；列表支持混合类型。-支持操作：NumPy提供广播、矩阵运算等高级操作；列表功能有限。2.Pandas数据框与SQL表的对应关系-列：SQL表的列对应Pandas的列（DataFrame）。-行：SQL表的行对应Pandas的行。-索引：SQL的主键对应Pandas的索引。-聚合：SQL的`GROUPBY`对应Pandas的`groupby()`。3.Matplotlib绘制折线图pythonimportmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4]y=[10,20,15,25]plt.plot(x,y,label='折线图')plt.title('示例折线图')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.legend()plt.show()4.Pandas`groupby()`函数常用参数-`by`：指定分组依据的列或列列表。-`as_index`：是否将分组列设为索引（默认`True`）。-`agg`：自定义聚合函数。-`dropna`：是否删除分组后的空值。四、编程题答案1.数据读取与处理pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv('sales.csv')phone_df=df[df['product']=='手机'].groupby('date')['quantity'].sum().reset_index()phone_df.to_csv('phone_sales.csv',index=False)2.数据可视化pythonimportmatplotlib.pyplotaspltproducts=['产品A','产品B','产品C','产品D']sales=[100,150,200,130]plt.bar(products,sales,color=['blue','green','red','purple'])plt.title('产品销量条形图')plt.xlabel('产品')plt.ylabel('销量')plt.show()3.NumPy数组操